BOUAOUINA Rafik

Specialty: 
Security and biometric
Department: 
Faculty: 
  • BOUAOUINA.RAFIK@UNIV-GUELMA.DZ
Doctoral advisor: 
Google Scholar Link: 
Rersearchgate Link: 
ORCID: 

Thesis title

Doctoral thesis title: 
Biometric Recognition by Deep Learning

Thesis title (Ar)

Doctoral thesis title (Ar): 
التعرف على القياسات الحيوية من خلال التعلم العميق

Thesis title (Fr)

Doctoral thesis title (Fr): 
Reconnaissance biométrique par Deep Learning

keywords

Keywords: 
Biometrics, Neural Networks, Deep Learning, Artificial Intelligence, Image Processing

keywords (Ar)

Key words (Ar): 
القياسات الحيوية ، الشبكات العصبية ، التعلم العميق ، التعلم العميق ، الذكاء الاصطناعي ، معالجة الصور

keywords (Fr)

Key words (Fr): 
Biométrie, Réseaux de Neurones, Apprentissage Profond, Deep Learning, Intelligence Artificielle, Traitement d’Images

Abstract

Abstract: 

Algorithms based on Deep Learning, in particular convolutional networks, have quickly become a methodology of choice for image analysis. The objective of this research work is to develop and propose effective approaches in feature extraction and classification based on the Deep Learning technique in order to model, classify, and recognize individuals by biometric characteristics under non-constrained conditions. . In other words, the aim is to improve the performance of biometric identification under uncontrolled conditions.

Abstract (Ar)

Abstract (Ar): 

سرعان ما أصبحت الخوارزميات القائمة على التعلم العميق ، ولا سيما الشبكات التلافيفية ، منهجية مفضلة لتحليل الصور. الهدف من هذا العمل البحثي هو تطوير واقتراح مناهج فعالة في استخراج الميزات وتصنيفها استنادًا إلى تقنية التعلم العميق من أجل نمذجة الأفراد وتصنيفهم والتعرف عليهم من خلال خصائص القياسات الحيوية في ظل ظروف غير مقيدة. . بمعنى آخر ، الهدف هو تحسين أداء تحديد الهوية بالقياسات الحيوية في ظل ظروف غير خاضعة للرقابة.

Abstract (Fr)

Abstract (Fr): 

Les algorithmes basés sur l’apprentissage profond (Deep Learning), en particulier les réseaux convolutionnels, sont rapidement devenus une méthodologie de premier choix pour l’analyse des images. L’objectif de ce travail de recherche consiste à développer et proposer des approches efficaces en extraction de caractéristiques et classification basées sur la technique Deep Learning dans le but de modéliser, classifier, et reconnaitre les individus par des caractéristiques biométriques dans des conditions non-contraintes. En d’autres termes, on cherche à améliorer les performances de l’identification biométrique dans des conditions non-contrôlées.

Scientific publications

Scientific publications : 

Scientific publications

Scientific conferences

Scientific conferences: 

Scientific conferences